用于TOF-SIMS的锆石样品图像自动聚焦算法

为满足现代二次离子质谱仪(SIMS)锆石样品图像自动聚焦系统对聚焦准确度的要求,提出了一种具有自动消除噪声功能的锆石样品图像自动聚焦算法,并将其应用于飞行时间二次离子质谱仪(TOF-SIMS)。该算法包括锆石图像识别分割法、分段式聚焦算法和调焦控制策略。在聚焦远峰区,采用Roberts算子的聚焦评价函数及差分累加的调焦控制策略进行粗调;在聚焦近峰区,捕捉图像中的锆石目标进行识别分割,采用局部坐标算子的聚焦评价函数与爬山法相结合的调焦控制策略进行聚焦细调。实验结果表明:该算法聚焦准确率达99%,可有效抑制噪声干扰,实现了对锆石样品图像的自动、准确聚焦。     

一种改进聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法

空间域上多聚焦图像融合算法在利用聚焦评价函数检测定位聚焦区域时,聚焦评价函数性能较低,容易引入误差噪声,定位不准确,由此而产生误判的问题,在传统聚焦评价函数改进拉普拉斯梯度和SML基础上,通过结合NSML聚焦评价函数在梯度方向上的检测优势和SWML聚焦评价函数对噪声的抑制优点,改进了一种聚焦评价函数F-SWNL方法,该方法能扩大聚焦区域检测范围,降低噪声的引入,结合设计的融合规则,对聚焦区域中产生空洞区域进行空洞填充,并剔除误差噪声,提升融合图像质量。最后的实验表明:提出的改进聚焦评价函数对于图片清晰度变化有着明显敏感性,利用改进提出的聚焦区域检测方法得到的融合图像在客观评价体系中融合质量效果突出。     

自动聚焦系统研究

为了准确地确定聚焦平面位置,对自动聚焦技术中聚焦区域选择、聚焦评价函数的确定和搜索策略等关键部分进行了研究.针对聚焦区域,以一阶矩值为聚焦窗口中心,由具体处理的图像分辨率与图像内容决定聚焦区域范围;针对简单图片序列与复杂图片序列,对各种聚焦评价函数进行了仿真与验证;提出了一种改进的爬山法,充分利用聚焦评价函数指标陡峭区宽度与局部极值因子,同时设置两个搜索斜率阈值,为自适应修正搜索步长奠定了较好的基础.结果表明:Laplace聚焦评价函数与SML聚焦评价函数各方面性能优于其他聚焦函数;本文提出的搜索方法可以准确地搜索到焦平面的位置,可为后续基于图像分析操作的工业化与自动化奠定良好的基础.     

机器视觉测量算子耦合显微图像内容的快速聚焦机制

针对显微聚焦速度慢、精度不够等难题,设计了机器视觉测量算子;根据显微图像内容,自动选择图像有效聚焦点,提出了二者相融合的快速自动聚焦算法.将最大灰度值像素作为有效聚焦点,并引入清晰度评价函数,嵌入爬山搜索法,快速锁定Z轴聚焦位置,解决显微聚焦速度慢、精度不够的问题.实验结果表明,相对于传统方法,文中算法具有更高的聚焦效率与精度.方案应用在快速自动聚焦上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的.     

数字全息显微中的自动聚焦

为实现快速、准确的自动聚焦,采用理论分析和实验验证相结合的方法,对显微数字全息自动聚焦所采用的数值重建算法、全息图零级谱滤除和聚焦评价函数等相关问题进行了研究。结果表明:菲涅耳变换重建算法完全可以用于数字全息自动聚焦中;全息图零级谱的滤除使得基于菲涅耳变换算法的自动聚焦过程无法实现;灰度方差函数、傅里叶频谱加权对数函数和标准偏差相关函数可以有效地用于显微数字全息数中的自动聚焦,其中傅里叶频谱对数函数计算时间最短,是首选的聚焦评价函数;利用再现像光场中部分区域作为聚焦判断依据,可以大大缩短自动聚焦时间。     

显微视觉技术在微细加工中的应用

面向微细加工设计显微视觉系统,同时结合力觉传感器共同控制微细加工的操作过程.针对显微图像中噪声也被放大的特点,在自动聚焦处理中提出了一种新的强噪声聚焦评价函数处理方法,即在中值滤波和双边滤波后,采用分水岭算法对滤波图像进行过分割处理,对分割的各小区域求取其均值,用均值代替此区域内像素灰度值,再利用SML聚焦评价函数进行自动聚焦;同时,为了避免回程间隙而损失定位精度,在搜索方式上,采用精度较高的三次样条插值定位方法,利用相对矩对目标进行识别.实践表明,本系统能快速准确地确定刀具与加工工件之间的三维距离,完成微细操作控制过程.     

一种基于小波变换的数字图像自动聚焦算法

由傅立叶光学理论可知，图像高频能量值可以反映聚焦程度．在传统图像灰度方差评价函数的基础上．利用小波多分辨率分析，提出了一种新的自动聚焦算法．清晰度评价函数通过舍去图像低频概貌信号，突出了高频能量，具有更好的尖锐性．并分析了分解层数对评价函数性能的影响．通过改进的变步长爬山算法实验表明，该算法与传统灰度方差算法相比具有更好的聚焦精确度．     

一种基于小波变换的数字图像自动聚焦算法

由傅立叶光学理论可知 ,图像高频能量值可以反映聚焦程度 .在传统图像灰度方差评价函数的基础上 ,利用小波多分辨率分析 ,提出了一种新的自动聚焦算法 .清晰度评价函数通过舍去图像低频概貌信号 ,突出了高频能量 ,具有更好的尖锐性 .并分析了分解层数对评价函数性能的影响 .通过改进的变步长爬山算法实验表明 ,该算法与传统灰度方差算法相比具有更好的聚焦精确度 .     

一种新的图像清晰度评价函数

准确有效的图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的关键。通过分析比较3种聚焦效果较好的清晰度评价函数，提出了一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数，建立了评价函数的数学模型，并给出了实验分析和结果。与以往常用的评价函数相比，具有更高的可靠性和聚焦灵敏度。     

基于小波图像评价的复合自动对焦系统研究

针对传统管道检测系统(PDS)对焦时延长、图像质量不佳及对焦位置控制误差大等问题,提出了一种由音圈电机驱动对焦的管道视频检测系统。视频检测系统采用自动对焦技术,图像评价算法选用基于小波变换和方差图像清晰度评价函数(SEF)的二阶复合算法,电机搜索策略选用改进的爬山法搜索策略。选用一组离焦—聚焦—对焦的模拟管道图片对所选图像评价算法在Matlab上进行验证,结果表明选用的二阶算法能实现优缺点互补。再将图像评价算法移植到视频检测系统进行实验验证,取得了理想的对焦效果。     

一种改进的自动调焦爬山搜索算法

图像法自动调焦的一个关键问题在于图像清晰度评价函数的选取,自动调焦的过程就是求取图像清晰度评价函数最大值的过程。针对普通的爬山搜索算法易受到调焦评价函数局部极值干扰而不能准确调焦的问题,提出了一种改进的爬山搜索算法。该算法以连续3次的调焦函数值的变化情况作为确定调焦方向的判据,有效地避免了局部极值的干扰。     

基于图像清晰度评价函数的CCD摄像机自动调焦技术研究

自动调焦技术是提高CCD摄像机测量精度的一个重要手段,特别是在小景深及高精度的测量中.图像清晰度评价函数是计算机自动调焦中的关键技术.本文介绍了针对几种图像清晰度评价函数实现的CCD自动调焦过程以及调焦后可在低分辨率CCD摄像机上获得高分辨率图像的手段.     

Real-time auto-focusing technique using centroid method for space camera

A real-time auto-focusing system with auto-collimation method is introduced, which is used in auto-detecting the focus of the space camera with long focus. Auto-focusing is the key technique to ensure high quality in space imaging. It can measure and compensate the defocus caused by the change of temperature and air pressure etc. in space. To solve the problem of auto-focusing with auto-collimation method of the camera whose axis is perpendicular to the ground, it is designed that two small caliber pentagonal prisms are placed in the area of aperture suitable to the camera’s relative aperture based on the theory of auto-focusing with auto-collimation, which can replace the big caliber plane reflector used in other cameras. Using the characteristic of pentagonal prism refracting light vertically, the target slit is imaged in CCD through the two-separated lens. It transforms the detecting of the axial defocusing quantity to the landscape orientation measurement of the faculae’s position in the direction of CCD pixels. The defocusing quantity is obtained by measuring the opposite position of the two faculae on the CCD. The Centroid method is adopted to measure the position of the auto-collimation faculae. The arithmetic error is analyzed especially, and the causation is given. Experiments show that this real-time auto-focusing system using centroid method is reliable and the focusing precision can reach ±0.01 mm.     

基于图像处理的自动聚焦系统的研究

介绍了基于图像处理的自动聚焦系统。该系统采用基于图像空域分析的聚焦方式,以及基于绿色分量的聚焦评价函数,通过对比分析得到了一系列聚焦评价函数的评价指标,选择Roberts梯度和算子作为系统的初次聚焦测度,以较大步距搜索至极点附近;选择Tenengrad函数进行小范围精调焦,利用五点数据进行曲线拟合得出正确聚焦位置。应用结果表明,该系统的自动聚焦准确性和速度有较大提高。     

数字图像处理在投影显示三色会聚中的应用

针对三片式投影显示光引擎的工业生产中的手工定位问题,提出一套新的自动化生产系统.该系统运用数字图像处理技术,以方差函数和光强重心算法分别作为清晰度调节和三色和色调节的评价函数,分析电荷耦合器件(CCD)采集的局部图像,产生反馈信号.通过调整阵列象素器件(SLM)的空间位置,实现三色自动会聚.实验表明,在高精度的电机控制下,该系统可以在短时间内实现三片式投影显示光引擎的高精度、高可靠性的三色自动会聚.     

非参数变换和改进动态规划的立体匹配算法

针对传统稠密立体匹配方法在非纹理区、深度不连续处和遮挡处存在错误匹配率过高的问题,提出一种基于非参数变换和改进动态规划相结合的立体匹配算法.采用稀疏非参数变换相关方法计算初始局部匹配代价,并利用行列双向约束动态规划算法对匹配代价进行全局优化,在获取初始视差后分别对原始图像每一像素点进行可信性与纹理性检测,最后利用视差平面拟合结果代替非纹理与非可信区域像素点的原始视差,得到稠密视差图.实验表明,该算法具有较高的鲁棒性与匹配精度,尤其在处理图像的非纹理区、深度不连续处和遮挡处,可获得精确的匹配结果.     

基于结构化损失的单目深度估计算法研究

为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深度点对进行排序来实现单目深度估计,实现了对图像中几何形状的准确预测,减小了边缘模糊,提高了深度预测精...